[LeetCode] Subsets 解题报告

本文介绍了一种生成所有可能子集的算法实现方法,重点在于使用递归方式处理输入的整数集合,确保子集按非递减顺序排列且不包含重复项。通过示例说明了如何生成指定集合的有效子集。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Given a set of distinct integers,  S, return all possible subsets.
Note:
  • Elements in a subset must be in non-descending order.
  • The solution set must not contain duplicate subsets.
For example,
If  S =  [1,2,3], a solution is:
[
[3],
[1],
[2],
[1,2,3],
[1,3],
[2,3],
[1,2],
[]
]

» Solve this problem

[解题思路]
这个就是排列组合中的排列问题。递归如下逻辑:
Func Generate
对于输入字符串s的每一位字符
        选取该字符到子集合中,并输出
        如果,当前字符不是最后一位字符
                 递归调用Generate,处理下一位字符

[Code]

1:    vector<vector<int> > subsets(vector<int> &S) {  
2: // Start typing your C/C++ solution below
3: // DO NOT write int main() function
4: vector<vector<int> > result;
5: vector<int> output;
6: if(S.size() ==0) return result;
7: result.push_back(output);
8: sort(S.begin(), S.end());
9: generateSub(S, 0, result, output);
10: }
11: void generateSub(
12: vector<int> &s,
13: int step,
14: vector<vector<int> > &result,
15: vector<int>& output)
16: {
17: for(int i = step;i<s.size(); i++ )
18: {
19: output.push_back(s[i]);
20: result.push_back(output);
21: if(i< s.size()-1)
22: generateSub(s, i+1, result, output);
23: output.pop_back();
24: }
25: }

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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